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¿Qué opinan los clientes de tu empresa? Los beneficios de analizar sus conversaciones por chat

Antes de la pandemia, el chat para atender al cliente ya estaba comenzando a ser una de las grandes tendencias en los comercios online. Actualmente, ya se ha consolidado como una de las grandes herramientas para interactuar con los usuarios de manera rápida y eficaz. Debido a que los clientes se sienten cómodos a la hora de hablar con agentes virtuales por el chat online, las empresas pueden conseguir información de gran valor al analizar estas conversaciones.

Según un estudio realizado por Zendesk, los equipo de soporte que poseen los tiempos de resolución más rápidos y las calificaciones CSAT más altas tienen un 42% más de probabilidades de enviar mensajes a sus clientes. Por ello, analizar las conversaciones con los clientes supone obtener una serie de beneficios que las empresas no pueden obviar.

Los beneficios de analizar las conversaciones con los clientes 

El software de chat es una herramienta muy útil para las empresas que desean comunicarse con sus usuarios y ayudarlos con su problemas todos los días. Tu equipo puede usarlo para responder preguntas y resolver problemas más rápidamente que con una llamada telefónica, a la vez que es una herramienta valiosa para captar clientes para aumentar la lealtad y hacer crecer el negocio. También se utiliza como software de generación de prospectos, incrementando las ventas a través de conversiones en tiempo real.

Todas estas conversaciones con los clientes son un amplio conjunto de datos lleno de información sobre lo que los clientes se han puesto en contacto. ¿Para qué pueden utilizar los clientes este chat? Desde problemas que han tenido con los productos o servicios de tu empresa hasta informes de errores, así como solicitudes de nuevas funciones y comentarios de los clientes -positivos y negativos-. Esto hace que la empresa tenga una gran cantidad de información útil al alcance de la mano, lo cual es vital aprovecharlos con formas de mejorar la CX con el análisis conversacional.

Sin embargo, existe un problema con dichos datos: es complicado sacar conclusiones significativas sino se analizan con regularidad. Sumergirse en el análisis del chat con frecuencia permitirá que se detecten problemas más rápidamente, identificar tendencias y utilizar los datos para tomar las decisiones concretas para mejorar el negocio. Para ello, no solo vale con querer analizar las conversaciones con los clientes, sino que también es necesario profundizar en todos los datos obtenidos, momento en el que herramientas como la inteligencia artificial son fundamentales. Por ello, es importante conocer saber qué es el speech analytics y por qué usarlo en el contact center.

1. Comprende el porqué de la rotación de clientes y mejora la retención

Anteriormente, las empresa se centraban en conseguir nuevos clientes y lograr que comparan un producto. El objetivo era adquirir nuevos clientes que se convirtieran y, posteriormente, fidelizarlos. Sin embargo, en los últimos años el mercado ha sufrido varios cambios, uno de ellos el modelo basado en suscripción. En lugar de obtener un cliente una vez, que compra una cosa y no vuelve, las marcas tratan de tener clientes regulares, ya que la idea de la lealtad del comprador se ha vuelto mucho más importante. 

Este aspecto no se aplica solo a las empresas con modelos de suscripción. Las empresas de todo tipo deben centrarse en tratar de retener a los clientes existentes, ya no solo porque sea mucho más barato retener clientes que adquirir nuevos. Cada conversación de soporte en el chat contiene fragmentos de información que podrían indicar los motivos de la pérdida de clientes, que pueden ser los siguientes:

  • Características o funcionalidades que faltan.
  • Soporte o servicio al cliente deficiente.
  • Problemas de rendimiento del producto, como un producto lento o con errores.
  • Preferencia por los productos de la competencia.
  • Insatisfacción con los precios o el modelo de negocio.

Al analizar las conversaciones de los clientes y revisar su etiquetado. puede comprender las posibles razones de la pérdida de clientes. Una vez que se comprenda por qué los clientes se van, se podrá priorizar mejor esos problemas y abordarlos desde la raíz. En términos prácticos, ya explicamos 3 prácticas con big data que ayudan a focalizar las decisiones basadas en tus datos.

2. Genera ideas de contenido 

Todos los especialistas en marketing o dirigentes de éxito del cliente, saben de la importancia de crear contenido valioso para sus clientes, pero a veces puede ser difícil encontrar ideas para una nueva publicación de blog o un artículo que sirva de ayuda.

Por ejemplo, si en las conversaciones se nota que muchos usuarios parecen tener conceptos erróneos sobre tu servicio o producto, tienes la oportunidad perfecta para escribir un artículo que explique qué hace tu producto y cómo puede brindar valor a los clientes. La clave es crear contenido para explicar la funcionalidad del producto en vez de que los compradores los averigüen por sí mismos.

También puedes mencionar características específicas en una serie de publicaciones de blog de expertos que ayudarán a los clientes (y clientes potenciales) a ver el valor de la oferta de productos de su empresa. Esto provoca que, aunque los consumidores no se comprometan a comprar el producto de inmediato, al estar allí y ser visibles para ellos en el momento en que realizan la investigación, es más probable que regresen a su negocio cuando estén listos para realizar la conversión. 

3. Identifica las formas de reducir los costes de soporte

La atención al cliente es un componente vital de cualquier negocio, pero puede ser costoso. Esto es un dilema para cualquier empresa, ya que no responder a las preguntas de los clientes potenciales podría significar que no se conviertan, pero invertir demasiados recursos de soporte podría pasar a ser algo negativo. Sin embargo, al analizar las conversaciones de chat de soporte, se puede identificar fácilmente las preguntas y los problemas recurrentes que enfrentan los nuevos usuarios y los nuevos usuarios potenciales, sobre todo si se tiene un sistema de etiquetado eficiente.

Una vez que se hayan identificado estos problemas recurrentes, puedes solucionarlos o brindar una mejor educación al cliente para responder a cualquier pregunta. Uno de los resultados es que menos clientes nuevos se comuniquen con el equipo de soporte con el mismo conjunto de preguntas, lo que reducirá el coste de la atención al cliente. Además, los costes laborales de los agentes de contact center se reducirán debido a la IA conversacional. Por último, otro de los beneficios adicionales es mantener concentrado al equipo de soporte, ya que no tendrán que lidiar con responder las mismas preguntas una y otra vez.

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